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随着现代图像处理和模式识别技术的快速发展,人们对双目视觉系统三维重建越来越重视。本文着重研究双目视觉三维重建的系统实现方法,采用了光流等方法快速提取图像对同名点进而建立三维模型的技术方案,其中包括容错匹配、基础矩阵估计、前方交会方法等。各模块经过试验测试和验证,最终能够通过两幅图像快速恢复出三维可见表面几何形状,满足三维重建目标的要求,有一定应用价值。 相似文献
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双目立体视觉测距原理就是利用两台摄像机从两个视点获取目标点在不同视角下形成的图像坐标,利用成像几何模型计算同名像点图像坐标偏差,来获取目标点的三维坐标,从而实现距离测量,它在高速公路安全车距测量上有着极大的应用前景。当前的测距技术有主动测距法和被动测距法,论文采用的是基于OpenCV的被动测距法,得到摄像机标定的参数和立体匹配的对应特征点后,该测距算法较容易实现。经过实验验证,该算法在一定测量范围内达到精度要求。 相似文献
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提出一种专门针对航空随机场景的建模方法在采集得到航空随机二维图像后,对随机图像采集角点图像,特征点转换到HSV空间内,去除航空随机场景中的干扰,对比图像中某点的像素值和其在阴影区域中的像素值,若某点的阴影像素值包含的色度值、亮度值以及饱和度满足相应的阀值,在进行双目立体视觉的三维重建,保证视觉计算的真实性。后期的计算机仿真实验证明,改进算法能够有效的消除运动状态下的视觉阴影,提高航空随机场景中虚拟模拟飞行环境的真实度 相似文献
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传统的三维建筑计算机视觉模型中,多个建筑图像不同区域有着较为明显的灰度和梯度等特征存在较大差异,使得拼接后的建筑图像中可能存在较为明显的拼接断痕。为了解决这个问题,提出了一种像素三维插值计算的三维建筑视觉模拟断痕消除技术：提取图像特征点,运用双目立体视觉方法,获得三维坐标。在利用视觉中的像素修补计算,对待配准曲面图像的空间变换参数进行优化,实现三维建筑曲面图像的断痕消除。实验表明,该方法能实现三维建筑中计算机视觉三维模拟的断痕消除技术,取得了不错的效果。 相似文献
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在视频图像序列中,假设目标的数量较多,会形成较大的干扰,利用传统算法对目标进行三维重建,会出现目标像素混合、特征丢失的问题,造成传统算法不能得到很好的约束效果,三维重建真实性较差,从而导致多目标三维重建失真.为了解决这一问题,本文提出了一种基于多目标约束立体视觉算法的抗干扰三维物体重建方法.提取视频序列不同图像中的目标特征点,加入形变约束分析方法,准确计算建模物体的形变,抵抗特征丢失带来的干扰,再利用立体视觉技术进行多目标三维重建.实验结果表明,这种算法能够有效提高多目标三维重建的真实性,取得了令人满意的效果. 相似文献
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《科技广场》2016,(2)
基于激光线扫描的口腔教学评估系统是通过投影光刀在预备牙体的牙齿表面调制变形信息的测量来实现牙齿窝洞和肩台的快速轮廓重建。为避免复杂的牙齿颌面形貌对激光光刀的遮挡,系统将旋转测量与双目立体视觉相结合,此时,旋转台转轴方位的确定将成为制约牙颌模型三维重建效果的关键。本文通过2个CCD摄像机从不同角度采集不同高度平面内标志点图像,通过特征点提取和椭圆拟合,获得各高度平面上旋转中心的像素坐标值;利用物像变换关系矩阵将其转换为物空间坐标值,直线拟合得到旋转台转轴的方向直线。实验表明,该方法不仅简单、易操作,而且具有较高的稳定性,通过旋转台转轴方位的确定,并对多次测量结果进行三维数据融合,获得了较好的牙齿肩台三维轮廓。 相似文献
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双目视觉技术借助人通过双眼感知立体空间的能力,在双目摄像头的帮助下,重建空间中事物的三维信息。双目视觉还可以通过测距来实现对障碍物躲避的功能。本文主要针对双目视觉技术在无人机避障中的部分技术进行探索与研究。 相似文献
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特征点匹配是计算机视觉中的关键步骤,在很多领域中都有着的重要应用。通过对当前图像特征点匹配方法的研究,提取一种基于特征点的灰度量和几何特征量相结合的匹配方法。该方法首先用Harris算法提取特征点;然后用极线约束减少搜索范围;最后用特征点的灰度量实现特征点匹配。该方法利用极线约束,克服了用灰度量进行特征点匹配计算量大的缺点,提高了匹配速度。实验表明,是一种准确快速的特征点匹配方法。 相似文献
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用两架相对位置固定的摄像机同时拍摄前方车辆的两幅图像,再用基于颜色的车牌定位技术定位出两图像中的车牌,取两矩形车牌的左上角点为一对匹配点,根据双目立体视觉原理,计算出与前车的距离。整个实验过程调用OpenCV库函数设计和实现,实验结果表明了该方法的有效性。 相似文献
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摄像机标定是视觉测量技术应用中的重要环节,是决定测量精度的关键因素之一。人工神经网络具有逼近任何非线性连续函数的优点,能够学习记忆特征点像方坐标与物方坐标之间的数学映射关系。针对某型试验机机载摄像机双目视觉测量课题,开展了基于BP神经网络的机载摄像机标定研究;基于MATLAB神经网络工具箱进行了网络构建,在双摄像机的重叠视场内布设了大量的训练样本,对训练样本归一化处理后作为网络的输入与输出进行了网络训练。实验结果表明,训练完成的神经网络结构很好地描述了摄像机成像模型,能获得较高的标定精度。 相似文献
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《黑龙江科技信息》2016,(35)
文章针对图像自相似或具有对称性SIFT匹配稳定性不高的问题,提出了改进的SIFT算法与改进的Harris算法相结合的图像匹配方法,对SIFT特征在纹理丰富的图像中提取较多的伪点和不稳定的点而影响图像匹配问题,提出了一种基于Harris阈值准则的局部不变特征图像匹配算法。该算法在提取SIFT不变特征的基础上,利用Harris闽值准则对所提取到的不变特征进行选择,剔除了图像区域中大量可区分性较差的特征点,从而得到了相对稳定和可区分性较好的特征点。其次,结合不变特征矢量与图转换匹配(GTM)的方法对提取到的稳定特征点进行了精确匹配。实验对比结果表明,用取得稳定的特征点,进而结合一种好的匹配策略,能够更加增强图像匹配的高效性和鲁棒性。 相似文献
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《科技通报》2015,(10)
在不同光照和旋转角度下进行地理特征遥感识别是测绘领域的难点,为了实现对地理地形的准确测绘,需要进行地理特征遥感识别优化设计。传统方法中,采用遥感图像边缘特征检测算法,当遥感图像出现旋转角度时,识别性能不好。针对这一问题,提出一种角点检测的地理特征遥感识别算法,并进行系统设计与实现,系统通过图像传感模块采集遥感图像,经过角点特征处理器提取图像特征。在不同光照和旋转角度,采用单尺度Harris角点检测算法对图像进行检测并提取角点,得到地理遥感特征数据采集的角点模型,基于角点检测,进行遥感识别算法改进和系统实现。实验结果表明,采用该算法和系统,地理特征遥感识别准确率高,耗时较少,提高对地理特征遥感识别性能。为实现对地理地形的准确测绘提供依据。 相似文献
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提出一种结合嵌入式技术的三维人脸门襟系统的设计及具体实现方法。通过搭建相应硬件配准、运用正交小波技术,配合双目立体视觉原理,完成人脸的三维采集和特征识别。该系统因为加入了三维的因素,可以有效地克服传统的门襟系统受到光照、角度等外界因素影响带来的弊端。实验表明,该方法能够建立真实有效的三维人脸模型,提高了门禁系统识别的准确性。 相似文献